解码阿里巴巴大数据实践:深度揭秘339页权威指南

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资源摘要信息:"《阿里大数据之路:阿里巴巴大数据实践》是一本详细探讨阿里巴巴集团在大数据领域内实践与应用的专著。本书深入分析了阿里如何构建和运营其庞大的数据平台,以及如何将大数据技术应用于业务之中,驱动商业决策和优化用户体验。 在标题和描述中提到的文件《阿里大数据之路:阿里巴巴大数据实践-339页.zip》是一个压缩包文件,其中包含了该书的PDF版本。该书共计339页,是研究阿里巴巴大数据技术应用与实践的重要资料。 本书内容涉及了多个大数据相关的知识点,包括但不限于: 1. 大数据的定义及其在互联网行业的应用背景。 2. 阿里巴巴如何构建其大数据平台架构,包括数据的采集、存储、计算和分析。 3. 阿里集团内部如何处理海量数据,以及使用哪些关键技术。 4. 大数据在不同业务场景中的应用案例,如电商平台的个性化推荐、供应链管理、金融风控等。 5. 阿里巴巴如何利用大数据进行用户行为分析和产品优化。 6. 阿里巴巴如何通过大数据技术实现对业务的实时监控和风险预警。 7. 大数据技术带来的挑战,包括数据安全、隐私保护和法规遵循。 8. 阿里巴巴的大数据技术如何与其他企业进行合作,分享其数据处理能力。 9. 阿里巴巴在人工智能、云计算与大数据结合方面的实践和探索。 10. 阿里巴巴大数据技术未来的发展方向和战略规划。 从标签“大数据实践”可以推断,本书着重于阿里巴巴在大数据领域的实际操作经验和案例分析,而非仅仅停留在理论介绍。通过对这些实践的剖析,读者可以获得对大数据技术应用的具体理解,并将这些知识应用到自己的工作或研究中。 通过阅读本书,可以对以下几点有更深入的认识: - 大数据技术在实际业务中的具体落地方式。 - 如何利用大数据提升业务效率和竞争力。 - 面对数据规模和复杂性挑战时的解决方案。 - 阿里巴巴如何通过技术创新引领行业变革。 - 对于企业来说,如何构建和维护大数据生态系统。 综上所述,《阿里大数据之路:阿里巴巴大数据实践》一书为读者提供了丰富的信息和深入的洞察,揭示了阿里巴巴如何借助大数据技术推动企业成长,以及如何在快速变化的商业环境中保持领先地位。对于大数据从业者和研究者而言,该书是不可多得的参考资料。"
2022-12-24 上传
阿⾥巴巴⼤数据之路 阿⾥巴巴⼤数据之路——数据技术篇 数据技术篇 ⼀、整体架构 ⼀、整体架构      从下⾄上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应⽤层    数据采集层:以DataX为代表的数据同步⼯具和同步中⼼    数据计算层:以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台    数据服务层:以RDS为代表的数据库服务(接⼝或者视图形式的数据服务)    数据应⽤层:包含流量分析平台等数据应⽤⼯具 ⼆、数据采集(离线数据同步) ⼆、数据采集(离线数据同步)   数据采集主要分为⽇志采集和数据库采集。⽇志采集暂略(参考书籍原⽂)。我们主要运⽤的是数据库采集(数据库同步)。   通常情况下,我们需要规定原业务系统表增加两个字段:创建时间、更新时间(或者⾄少⼀个字段:更新时间)   数据同步主要可以分为三⼤类:直连同步、数据⽂件同步、数据库⽇志解析同步   1.直连同步     通过规范好的接⼝和动态连接库的⽅式直接连接业务库,例如通过ODBC/JDBC进⾏直连     当然直接连接业务库的话会对业务库产⽣较⼤压⼒,如果有主备策略可以从备库进⾏抽取,此⽅式不适合直接从业务库到数仓的情景   2.数据⽂件同步     从源系统⽣成数据⽂本⽂件,利⽤FTP等传输⽅式传输⾄⽬标系统,完成数据的同步     为了防⽌丢包等情况,⼀般会附加⼀个校验⽂件 ,校验⽂件包含数据量、⽂件⼤⼩等信息     为了安全起见还可以加密压缩传输,到⽬标库再解压解密,提⾼安全性   3.数据库⽇志同步     主流数据库都⽀持⽇志⽂件进⾏数据恢复(⽇志信息丰富,格式稳定),例如Oracle的归档⽇志   (数据库相关⽇志介绍,参考:)    4.阿⾥数据仓库同步⽅式     1)批量数据同步     要实现各种各样数据源与数仓的数据同步,需要实现数据的统⼀,统⼀的⽅式是将所有数据类型都转化为中间状态,也就是字符串类型。以此来实现数据格式的统⼀。     产品——阿⾥DataX:多⽅向⾼⾃由度异构数据交换服务产品,产品解决的主要问题:实现跨平台的、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互。     产品简介:     开源地址:     更多的介绍将会通过新开随笔进⾏介绍!(当然还有其他主流的数据同步⼯具例如kettle等!)     2)实时数据同步     实时数据同步强调的是实时性,基本原理是通过数据库的⽇志(MySQL的bin-log,Oracle的归档⽇志等)实现数据的增量同步传输。     产品——阿⾥TimeTunnel(简称TT)。TT产品本质是⼀个⽣产者、消费者模型的消息中间件     3)常见问题       1.增量数据与全量数据的合并         主要的场景是数据同步中周期全量同步,对应的解决⽅案是每次只同步变更的数据,然后和上⼀周期合并,形成最新的全量数据(选择此⽅案的原因是绝⼤多 数⼤数据平台不⽀持update操作)         具体的⽅案主要有union的联合操作(可以通过⽣成增量中间表detal)与阿⾥主推的全外连接full outer join+全量覆盖insert overwrite的形式。实例参考如下: SQL的Join语法有很多, inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的⾏, left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录, right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录, 假设我们有两张表。Table A 是左边的表。Table B 是右边的表。其各有四条记录,其中有两条记录name是相同的,如下所⽰: A表 id name 1 Pirate 2 Monkey 3 Ninja 4 Spaghetti B表 id name 1 Rutabaga 2 Pirate 3 Darth Vade 4 Ninja 让我们看看不同JOIN的不同。 FULL [OUTER] JOIN (1) SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name TableA.name = TableB.name 的情况,A和B的交集有两条数据,那么 FULL OUTER JOIN的结果集, 应该是2+2+2=6条,即上⾯的交集,再加剩下的四条数据,没有匹配,以null补全。 结果集 (TableA.) (TableB.) id name id name 1 Pirate 2 Pirate 2 Monkey null null 3 Ninja 4 Ninja 4 Spaghetti null null null null 1 Rutabag